論文の概要: Automated Assignment and Classification of Software Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00009v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 20:06:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-09 14:02:31.797156
• Title: Automated Assignment and Classification of Software Issues
• Title（参考訳）: ソフトウェア問題の自動割り当てと分類
• Authors: B\"u\c{s}ra Tabak
• Abstract要約: 本論文では,浅層学習のための言語機能セットを提案する。 問題を、バグ、新機能、改善など、異なるクラスに分類するために、分類アプローチを採用しています。 浅層手法のアンサンブルは問題割当で0.92、精度で0.90を達成するが、これは統計的に最先端のディープ言語モデルに匹敵するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Software issues contain units of work to fix, improve or create new threads during the development and facilitate communication among the team members. Assigning an issue to the most relevant team member and determining a category of an issue is a tedious and challenging task. Wrong classifications cause delays and rework in the project and trouble among the team members. This thesis proposes a set of carefully curated linguistic features for shallow machine learning methods and compares the performance of shallow and ensemble methods with deep language models. Unlike the state-of-the-art, we assign issues to four roles (designer, developer, tester, and leader) rather than to specific individuals or teams to contribute to the generality of our solution. We also consider the level of experience of the developers to reflect the industrial practices in our solution formulation. We employ a classification approach to categorize issues into distinct classes, namely bug, new feature, improvement, and other. Additionally, we endeavor to further classify bugs based on the specific type of modification required. We collect and annotate five industrial data sets from one of the top three global television producers to evaluate our proposal and compare it with deep language models. Our data sets contain 5324 issues in total. We show that an ensemble classifier of shallow techniques achieves 0.92 for issue assignment and 0.90 for issue classification in accuracy which is statistically comparable to the state-of-the-art deep language models. The contributions include the public sharing of five annotated industrial issue data sets, the development of a clear and comprehensive feature set, the introduction of a novel label set and the validation of the efficacy of an ensemble classifier of shallow machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアの問題には、開発中に新しいスレッドを修正、改善、作成するための作業単位が含まれ、チームメンバ間のコミュニケーションを容易にする。 最も関係のあるチームメンバーにイシューを割り当てて、イシューのカテゴリを決定するのは、面倒で難しい作業です。 間違った分類は、プロジェクトの遅延や再作業、チームメンバー間のトラブルを引き起こします。 本論文は,浅層機械学習のための言語的特徴を注意深く整理し,浅層およびアンサンブル法の性能を深層言語モデルと比較するものである。 state-of-the-artとは異なり、私たちはソリューションの汎用性に貢献するために、特定の個人やチームではなく、4つの役割(設計者、開発者、テスター、リーダー)に問題を割り当てます。 また、ソリューションの定式化における産業的プラクティスを反映した開発者の経験レベルも考えています。 私たちは、問題をバグ、新機能、改善など、異なるクラスに分類する分類アプローチを採用しています。 さらに、必要な修正の種類に基づいてバグをさらに分類する努力も行います。 グローバルテレビプロデューサーの上位3社のうちの1社から5つの産業データセットを収集し,評価し,深層言語モデルと比較した。 われわれのデータセットには5324の問題がある。 浅い手法のアンサンブル分類器は問題割当ての0.92と、最先端のディープ言語モデルに統計的に匹敵する精度のイシュー分類の0.90を達成できることを示す。 この貢献には、5つのアノテートされた産業問題データセットの公開共有、明確で包括的な特徴セットの開発、新しいラベルセットの導入、浅い機械学習技術のアンサンブル分類器の有効性の検証が含まれる。

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